Основное различие между кривой обучения и кривой опыта заключается в том, что Кривая обучения - это графическое представление, показывающее снижение средних затрат на оплату труда в повторяющихся операциях по мере того, как сотрудники получают больше знаний в то время как Кривая опыта показывает общую экономию средств по мере роста объема производства. Рост себестоимости продукции является постоянной проблемой, с которой сталкиваются компании. Постоянное внимание к контролю затрат и снижению затрат имеет важное значение, если они хотят поддерживать текущий уровень цен и долю рынка.
СОДЕРЖАНИЕ
1. Обзор и основные отличия
2. Что такое кривая обучения
3. Что такое Кривая опыта
4. Сравнение бок о бок - Кривая обучения против кривой опыта
5. Резюме
Кривая обучения - это графическое представление, которое отображает снижение средней стоимости рабочей силы в повторяющихся операциях по мере того, как работники получают больше знаний. Обучение - это непрерывный процесс, и концепция кривой обучения гласит, что, когда работа сотрудника носит повторяющийся характер, ему или ей потребуется меньше времени для производства последующих единиц по мере увеличения производства, и, следовательно, будет сообщаться о более высокой производительности. Кривая обучения впервые была объяснена психологом Германом Эббингаузом в 1885 году, и с тех пор она используется для измерения эффективности производства..
Эффект кривой обучения рассчитывается по соотношению кривой обучения.
Коэффициент кривой обучения = средняя стоимость труда первых 2N единиц / средняя стоимость труда первых N единиц
Например. Компания PQR несет среднюю стоимость рабочей силы в размере 15 долларов США за единицу, для первых 400 единиц, а средняя стоимость рабочей силы в первые 800 единиц составляет 12 долларов США за единицу. Таким образом, коэффициент кривой обучения будет,
Коэффициент кривой обучения = ($ 12 / $ 15) * 100 = 80%
Вышеуказанное соотношение в 80% означает, что каждый раз, когда объем производства удваивается, средние затраты на рабочую силу снижаются до 80% от предыдущей суммы. Используя формулу, снижение затрат на оплату труда может быть рассчитано на основе увеличения объема производства. Например, для 1600 единиц средняя стоимость рабочей силы на единицу составит 9,6 долл. За единицу (12 * 80%)..
Рисунок 01: Кривая обучения отображает взаимосвязь между улучшением функциональности и временем
Кривая обучения облегчает соотношение затрат и объемов с прибылью, предоставляя полезные оценки затрат. Эта информация может быть использована для вознаграждения сотрудников и, в конечном итоге, для установления продажных цен. Использование кривой обучения является наиболее подходящим для производственных организаций, которые являются трудоемкими, поскольку сотрудники производят стандартизированные продукты. Это не применимо для компаний, связанных с обслуживанием и проектами, поскольку они часто предоставляют заказчикам индивидуальную продукцию. Кроме того, многие организации считают, что их бизнес уникален, поэтому концепция кривой обучения не может быть использована в качестве подходящего инструмента оценки. Также отсутствует понимание того, что улучшения в производственных процессах могут быть адекватно определены количественно. По этим причинам использование кривых обучения не может быть широко распространенным.
Кривая опыта - это графическое представление, которое показывает взаимосвязь между затратами на производство и совокупным производством. Это более широкое понятие по сравнению с кривой обучения, где учитываются последствия других затрат на производство помимо труда. Кривая опыта была разработана в 1960-х годах Брюсом Хендерсоном и Boston Consulting Group (BCG). Исследования, проведенные ими, выявили эффект кривой опыта для различных отраслей, который варьировался от 10% до 25%. Компании испытывают снижение затрат благодаря,
Кривая опыта помогает компаниям занять конкурентную позицию по затратам. Компании, которые придерживаются стратегии «лидерства по затратам» (самая низкая стоимость операций в отрасли) - это компании, которые собрали преимущества в стоимости, превосходящие преимущества всех конкурентов. Тем не менее, многие академические и бизнес-практики критикуют кривую опыта, утверждая, что экономия средств на самом деле является результатом эффекта масштаба. Таким образом, эффект кривой опыта и эффект масштаба не могут быть отделены друг от друга.
Кривая обучения против кривой опыта | |
Кривая обучения - это графическое представление, показывающее снижение средней стоимости рабочей силы в повторяющихся операциях по мере того, как сотрудники получают больше обучения. | Кривая опыта отражает общую экономию средств по мере роста объема производства. |
развитие | |
Кривая обучения была разработана в 1885 году психологом Германом Эббингхаусом. | Кривая опыта разработана Брюсом Д. Хендерсоном и Boston Consulting Group в 1960-х годах.. |
использование | |
Эффект экономии от кривой обучения в основном используется для прогнозирования затрат на рабочую силу. | Эффект от накопления опыта более широкий и имеет стратегическое значение. |
Разница между кривой обучения и кривой опыта заключается в том, что кривая обучения учитывает снижение затрат на рабочую силу по мере увеличения количества единиц, тогда как кривая опыта отражает общее снижение затрат с учетом всех факторов производства. Хотя оба они в основном предназначены для использования в производственных условиях, кривая опыта - лучший критерий со стратегической точки зрения. Снижение уровня затрат за счет эффекта кривой обучения и опыта позволяет компаниям получать более высокую прибыль.
Ссылки
1. «Кривая обучения». Investopedia. N.p., 06 сентября 2010. Веб. 31 марта 2017.
2. Хиршманн, Уинфред Б. «Прибыль от кривой обучения». Harvard Business Review. Н.П., 1 августа 2014 г. Веб. 30 марта 2017.
3.NetMBA.com. «Кривая опыта». Кривая опыта. Н.п., н.д. Web. 31 марта 2017.
4. «Кривая опыта - стратегия снижения затрат». Деловой блог Пола Симистера. Н.п., н.д. Web. 31 марта 2017.
Изображение предоставлено:
1. «Диаграмма кривой обучения - крутая и неглубокая - разная функциональность» от Alanf777 - Создана в Microsft Excel Chart (CC BY-SA 3.0) с помощью Commons Wikimedia